spss逻辑回归中哑变量的设置和分析方法？

一、spss逻辑回归中哑变量的设置和分析方法？

1、数据录入SPSS。

2、选择Analyze→Regression→Binary Logistic。

3、主对话框设置：将因变量cancer送入Dependent框中，将纳入模型的自变量sex, age, BMI和COPD变量Covariates中。本研究中，纳入age变量仅仅是为了调整该变量带来的混杂（不关心该变量的OR值），因此将age直接将改变量纳入Logistic回归模型。

4、Categorical设置：该选项可将多分类变量（包括有序多分类和无序多分类）变换成哑变量，指定某一分类为参照。本研究中，COPD是多分类变量，我们指定“无COPD病史”的研究对象为参照组，分别比较“轻/中度”和“重度”组相对于参照组患肺癌的风险变化。 

5、点击Categorical→将左侧Covariates中的COPD变量送入右侧Categorical Covariates中。

6、Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit：检验模型的拟合优度；  CI for exp(B)：结果给出OR值的95%可信区间； Display→At last step：仅展示变量筛选的最后一步结果。 →Continue→回到主界面→OK。

二、逻辑回归自变量为分类变量怎么办？

这个要设置虚拟变量的 logit回归 1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。

2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。

3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。

4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。

5.选项里面至少选择95%CI。 点击ok。

三、线性回归分析中哑变量的设置？

在线性回归分析中，哑变量常常用于对分类变量进行编码。在设置哑变量时，需要明确以下几点：1. 哑变量应该至少有两个取值，并且每个取值相互独立和完备。2. 解释哑变量的取值可以用来表示分类变量的不同状态，如男性和女性可以用0和1表示。相互独立是指每个哑变量的取值仅仅对应一个状态，而完备则表示所有状态都可以用哑变量来表示。3. 在设置哑变量时，还需要注意避免“虚拟变量陷阱”，即避免使用哑变量的所有取值来作为预测变量建模。此外，不同的分类变量在建模时要根据其特点进行合理的哑变量编码，例如有序分类变量可用连续的数值表示，无序分类变量则需要用哑变量编码。

四、用SPSS做logistic回归时，多分类变量怎么设置哑变量？

　　在SPSS中将多分类变量设置为哑变量比较麻烦，其中的一种方法就是将该多分类变量转换成N-1列的哑变量，举例来说，原多分类变量有四个取值（A/B/C/D），这时需要设置三列哑变量，比如D2,D3,D4 　　用如果变量值是B，则D2=1，否则取0，如果是C，则用D3=1,否则取0，如果是D，则D4=1，否则取0 　　D2 D3 D4 　　1 0 0——》B 　　0 1 0——》C 　　1 0 0——》B 　　0 0 1——》D 　　0 0 0——》A 　　注意，4分类只能设置3个哑变量，否则会出现虚拟变量陷阱问题，另外还需要考虑设置很多虚拟变量会造成自由度和共线性问题。

五、spss中进行多元线性回归如何设置哑变量？

在进行回归分析时，是研究X对于Y的影响关系，如果X是定类数据，此里就需要进行哑变量设置，哑变量也叫虚拟变量。这个设置过程在网页在线版本的SPSS里面，直接点生成变量里面直接就可以进行设置，点一下完成得到结果。

同时进行回归分析时，还会提供完全智能化的文字分析结果，SPSSAU里面都有提供，拖拽点一下就得到结果。

六、二分类变量如何做回归分析（逻辑回归）【2】？

1、首先我们有两个分类预测变量，一个连续预测变量，一个因变量。

2、上面是因变量，下面是自变量。

3、需要注意的是一定要对变量进行设置，就是定义哪个变量为分类变量，如下图所示。

4、然后设置参数。

5、那么我们就会得到如下的结果，下面我们一个个来看。

6、首先看到的是一些描述性的统计数据，包括每个变量下因变量的个数，百分比等。

7、然后我们可以跳过block0，直接看block1的结果.

8、关键是下面的回归系数表，我们就直接看后面的P值如果小于0.1就说明预测变量对反应变量有影响。

9、同时需要注意的是假如自变量有三个水平的话，逻辑回归会自动设置哑变量如下图输出的就是哑变量的结果。

七、逻辑回归算法？

逻辑回归其实是一个分类算法而不是回归算法。通常是利用已知的自变量来预测一个离散型因变量的值（像二进制值0/1，是/否，真/假）。简单来说，它就是通过拟合一个逻辑函数（logit fuction）来预测一个事件发生的概率。所以它预测的是一个概率值，自然，它的输出值应该在0到1之间。

假设你的一个朋友让你回答一道题。可能的结果只有两种：你答对了或没有答对。为了研究你最擅长的题目领域，你做了各种领域的题目。那么这个研究的结果可能是这样的：如果是一道十年级的三角函数题，你有70%的可能性能解出它。但如果是一道五年级的历史题，你会的概率可能只有30%。逻辑回归就是给你这样的概率结果。

逻辑回归的原理

Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的，可以简单的描述为这样的过程：

（1）找一个合适的预测函数（Andrew Ng的公开课中称为hypothesis），一般表示为h函数，该函数就是我们需要找的分类函数，它用来预测输入数据的判断结果。这个过程时非常关键的，需要对数据有一定的了解或分析，知道或者猜测预测函数的“大概”形式，比如是线性函数还是非线性函数。

（2）构造一个Cost函数（损失函数），该函数表示预测的输出（h）与训练数据类别（y）之间的偏差，可以是二者之间的差（h-y）或者是其他的形式。综合考虑所有训练数据的“损失”，将Cost求和或者求平均，记为J(θ)函数，表示所有训练数据预测值与实际类别的偏差。

（3）显然，J(θ)函数的值越小表示预测函数越准确（即h函数越准确），所以这一步需要做的是找到J(θ)函数的最小值。找函数的最小值有不同的方法，Logistic Regression实现时有的是梯度下降法（Gradient Descent）。

八、分层回归是逻辑回归吗？

不属于逻辑回归。

不属于，逻辑回归属于概率型的非线性回归,分为二分类和多分类的回归模型。分层回归的理解 其实是对两个或多个回归模型进行比较。分组数据的逻辑回归模型也可以称为分层逻辑回归。

分层回归将核心研究的变量放在最后一步进入模型，以考察在排除了其他变量的贡献的情况下，该变量对回归方程的贡献。如果变量仍然有明显的贡献，那么就可以做出该变量确实具有其他变量所不能替代的独特作用的结论。这种方法主要用于，当自变量之间有较高的相关，其中一个自变量的独特贡献难以确定的情况。常用于中介作用或者调节作用研究中。

九、哑变量什么意思？

哑变量（dummy variable）也叫虚拟变量，翻译不同而已。因为dummy的含义有假的、虚拟的、哑的等各种含义，所以国内翻译也不一样。但是他们俩是一回事。虚拟变量其实算不上一种变量类型（比如连续变量、分类变量等），确切地说，是一种将多分类变量转换为二分变量的一种形式。

十、什么是虚拟回归变量？

回归分析时自变量全部是虚拟变量并没有问题，但需要注意分析的时候文字的描述为“相对**，如何如何”，而不是能X对Y产生正向影响关系。网页spss就是spssau里面有回归分析，并且有智能文字分析，以及虚拟变量问题里面也有具体更详细的说明。

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